엔트리와 함께하는 인공지능 교실 > Chapter 4. 이미지 분류 인공지능 모델 응용(1)

[Session 02] 하고 싶은 운동 제안하기

 하고 싶은 운동 제안하기

3~4학년 영어 교과는 학생들이 “Let’s play soccer.”와 같이 친구에게 같이 하고 싶은 운동을 제안할 수 있도록 구성되어 있다. 스포츠 중 구기 종목은 학생들에게 친숙하면서도 표현하기 쉬운 대상으로, 학생들은 인터넷에서 농구공, 야구공, 셔틀콕 등의 사진을 수집하거나 직접 학교에 있는 공을 카메라로 촬영하여 이미지 분류 인공지능 모델에 사용 할 수 있다. 이미지 분류 인공지능 모델을 통하여 자신이 하고 싶은 운동에 필요한 공 모양을 사진으로 촬영하고, 번역 기능을 활용하여 친구에게 영어로 운동을 제안할 수 있는 프로그램을 만들어 보고자 한다.


학습 목표 

자신이 하고 싶은 운동에 필요한 공의 사진을 촬영하고, 인공지능 모델 학습에 적용하여 하고 싶은 운동을 영어로 제안할 수 있다.

학습 준비물

카메라, 스마트기기 등

데이터 수집 아이디어

▲ (검색어 참고 예시) #축구공, #농구공, #야구공, #셔틀콕, #공 모양, #하고 싶은 운동



 1-1 인공지능 모델 학습하기

본 주제에서는 어떤 운동을 할지 묻는 친구의 질문에 대해 촬영한 공의 사진을 활용하여 영어로 제안해주는 인공지능 모델을 제작한다.


1) 엔트리 프로그램에서 을 클릭하여 학습할 모델 선택하기 화면으로 간다. 그리고 고 ‘분류:이미지’를 선택한 후 를 클릭하여 이미지 모델 학습하기로 간다.

  

  

  


 

2) 인공지능 모델의 이름을 ‘공 모양’으로 입력한다. 클래스 추가하기 버튼을 클릭하여 아래 4가지 클래스를 생성하고, 클래스 1은 ‘축구공’, 클래스 2는 ‘농구공’, 클래스 3은 ‘야구공’, 클래스 4는 ‘셔틀콕’으로 이름을 입력한다.

  

  


3) 이미지 파일을 찾기 위해 인터넷 검색창에 ‘축구공’(예시)을 이미지 검색하여 어떤 사진을 저장할지 선택한다. 저장하고자 하는 사진에 마우스를 대고 오른쪽 버튼을 클릭하면 ‘이미지를 다른 이름으로 저장’할 수 있다. 이미지를 저장할 때는 jpg 형식의 이미지 파일로 저장해야 하며, 각 클래스의 이름을 미리 폴더로 생성해두면 편리하다.

  

  


 

4) 파일명은 ‘축구공1’과 같이 알아보기 쉬운 것으로 입력하는 것이 좋으며, 이미지를 수집할 때는 축구공의 특징을 잘 나타낼 수 있는 사진들로 수집하는 것이 인식률을 높이는 데 효과적이다.


 

5) 위와 같은 방법으로 4개의 클래스에 5 개씩 사진을 찾아 해당 폴더 안에 사진을 저장한다. 저장한 사진들을 각 클래스에 이미지 데이터로 입력할 때는 ‘파일 올리기’를 선택하여 해당 폴더의 사진들을 드래그하면 한꺼번에 파일들을 업로드할 수 있다. ‘축구공’ 클래스에 5개의 사진이 모두 입력되었다면, ‘농구공’, ‘야구공’, ‘셔틀콕’ 클래스에도 같은 방법으로 이미지 파일을 입력한다.


6) 모든 클래스에 이미지 데이터가 입력되었다면 을 클릭하여 입력한 데이터와 조건으로 모델을 학습한다.


 

7) ‘학습을 완료했습니다.’라는 메시지를 확인하고, 결과 창에서 사진을 업로드하여 인공지능 모델의 학습 결과를 테스트한다. 첫 번째 방법은 기존에 수집한 이미지 데이터 중 예시 사진으로 하나를 선택하는 방법이다. 두 번째 방법은 본인이 직접 공을 촬영하여 새로운 사진을 추가하여 확인하는 방법이다.



 

8) 업로드한 사진에 따라 다양한 인식 결과와 인식률이 결과 화면에 나타나며, 대부분 60% 이상의 수준의 정확도를 보여준다.


9) 마지막으로, 엔트리 블록 탭의 에 위와 같은 블록들이 생성되었는지 확인한다.



 1-2 엔트리 코딩하기

1) 장면과 오브젝트 추가하기

 

 실행 화면 하단에 있는 버튼을 누르고 오브젝트 선택에서  오브젝트 하나를 추가 한다. (예- 소년3)
장면1의 화면을 오른쪽과 같이 배치 하고, 실행 화면 상단에 버튼을 눌러 장면2, 장면3, 장면4, 장면5를 추가한다. 


추가된 장면을 하나씩 클릭하여 배경 오브젝트와 공 모양 오브젝트를 추가한다.

‘오브젝트 추가하기’에서 에 위 표의 오브젝트 이름을 각각 검색하면 해당 장면에 선택하여 넣을 수 있다.


 2) 블록 탭에서 을 선택하여 를 클릭한다. 오른쪽 그림과 같은 번역 블록 모음을 추가하면 코드를 작성할 때 이 블록들을 사용할 수 있다.

 

 

 


3) 장면1 코드 작성하기

 

오브젝트(예- 소년3 )를 클릭하여 의 ‘안녕!을 4초 동안 말하기’ 블 록을 가져오고, 어떤 운동을 할지 물 어보는 대사로 바꾼다.

의 ‘학습한 모델로 분류하기’ 블록을 추가하여 학생의 대답을 이미지 데이터 입력으로 받을 수 있도록 한다.

의 ‘만일~(이)라면’ 블록을 가져와 조건에 따라 다른 장면을 시작하도록 한다. 우선 분류 결과가 축구공인지 판별하고, 아니면 분류 결과가 농구공인지 판별하며, 그것도 아니면 분류 결과가 야구공인지 판별한다. 모두 아니면 분류 결과가 셔틀콕인 것으로 판별한다.
장면은 의 ‘장면 시작하기’ 블록을 이용하여 분류 결과에 따라 장면2/장면 3/장면4/장면5가 나오도록 코딩한다.


4) 장면2 ~ 장면5 코드 작성하기

장면2부터 장면5는 장면1에서의 분류 결과에 따라 해당하는 장면으로 전환되도록 한다. 따라서 각 장면의 공 모양 오브젝트를 클릭하여 의 ‘장면이 시작되었을 때’ 블록을 첫 코드로 작성한다. 그리고 의 ‘안녕!을 4초 동안 말하기’ 블록을 가져와 각 장면에 어울리는 대사로 수정한다. 대사를 수정할 때는 의 ‘한국어를 영어로 번역하기’ 블록을 활용하여 입력되는 한국어를 인공지능이 영어로 번역하여 말하도록 한다.



 1-2 엔트리 코딩하기

1) 학교에 있는 공 사진 촬영하기

 

학생들이 체육 등의 교과 시수를 활용하여 자신이 하고 싶은 운동에 필요한 공 사진을 카메라로 촬영하도록 한다. 단, 미리 학습한 인공지능 모델에 적용하여 결과를 확인하는 것이 목적이므로 축구공, 농구공, 야구공, 셔틀콕 중 하나의 사진을 찍도록 지도한다.


2) 축구공 사진을 입력하기

 

 실행 화면 하단에 있는 버튼을 눌러 인공지능 모델의 학습과 오브젝트 코딩이 바르게 되었는지 확인한다. 실행 버튼을 클릭하면 오브젝트가 “우리 어떤 운동 할까?”라고 질문한다. 이에 대답하기 위해 데이터를 입력하는 창이 뜨고, ‘파일 올리기’를 통해 자신의 사진을 이미지 파일로 업로드할 수 있다. 미리 저장한 축구공 사진을 업로드하고 ‘적용하기’를 클릭하면 장면2로 전환되며 축구공 오브젝트가 “축구 하자.”를 번역하여 “Let’s play soccer.” 라고 대답한다.

 

 

 

 


3) 농구공 사진을 입력하기

미리 저장한 농구공 사진을 업로드하고 ‘적용하기’를 클릭하면 장면3로 전환되며 농구공 오브젝트가 “농구 하자.”를 번역하여 “Let’s go shoot some hoops.”이라고 대답한다. 영어 교과서에서는 "Let's play basketball."이라는 표현으로 가르치고 있지만, 학생들은 이러한 번역 기능을 사용해보며 동일한 한국어 문장을 여러 가지 영어 표현으로 말할 수 있다는 점을 배울 수 있다.


 

4) 야구공 사진을 입력하기

미리 저장한 야구공 사진을 업로드하고 ‘적용하기’를 클릭하면 장면4로 전환되며 야구공 오브젝트가 “야구 하자.”를 번역하여 “Let’s get to play baseball.”이라고 대답한다. 영어 교과서에서는 "Let's play baseball."이라는 표현으로 가르치고 있지만, 학생들은 이러한 번역 기능을 사용해보며 인공지능을 활용한 언어 번역 프로그램이 가장 좋은 영어 표현을 알려주지 않을 때도 있다는 점을 배울 수 있다.


 

5) 셔틀콕 사진을 입력하기

미리 저장한 셔틀콕 사진을 업로드하고 ‘적용하기’를 클릭하면 장면5로 전환되며 셔틀콕 오브젝트가 “배드민턴 하자.”를 번역하여 “Let’s play badminton.”이라고 대답한다.

 

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